ANALISA LUASAN TERUMBU KARANG BERDASARKAN PENGOLAHAN DATA CITRA SATELIT LANSAT 8 MENGGUNAKAN ALGORITMA LYZENGA Laila Martina Azka 1), Lis Diana Mustafa 2), Putri Elfa Mas udia 3) 1,2,3) Program Studi Jaringan Telekomunikasi Digital, Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang *) e-mail: laila.martinaa@gmail.com Abstrak Indonesia memiliki potensi sumberdaya hayati yang tak ternilai harganya baik dari segi ekonomi dan ekologinya, salah satunya yaitu sumberdaya terumbu karang. Untuk mengetahui kondisi ekosistem terumbu karang di perairan Indonesia sebagai upaya monitoring maupun memantau menggunakan data penginderaan jauh. Tujuan dari penelitian ini yaitu pembuatan Sistem Informasi melalui Website yang dapat membantu pengguna dalam mengakses informasi dengan efektif dan efisien. Masukkan dalam website ini berupa data hasil pengolahan, dan untuk keluarannya sendiri berupa tampilan data maupun informasi-informasi dari data hasil pengolahan serta beberapa rekomendasi upaya-upaya yang dapat dilakukan dalam pengelolaan terumbu karang sesuai keadaan. Dengan memanfaatkan data citra Satelit Landsat 8, dasar perairan tidak dapat diamati secara langsung karena dipengaruhi oleh serapan dan hamburan pada lapisan permukaan air. Dalam pengolahan citra satelit untuk pemetaan terumbu karang, terdapat beberapa metode yang bisa digunakan. Salah satunya adalah Algoritma Lyzenga. Metode Algoritma Lyzenga dikenal dengan nama metode depthinvariant index atau metode water column correction (koreksi kolom air). Koreksi kolom air bertujuan untuk mengeliminasi kesalahan identifikasi spektral habitat karena faktor kedalaman. Metode ini menghasilkan indeks dasar yang tidak dipengaruhi kedalaman dan berhasil baik pada perairan dangkal yang jernih seperti di wilayah habitat terumbu karang (Maritorena, 1996). Pengaruh ini dapat dihitung, jika setiap titik di suatu wilayah diketahui untuk menghasilkan nilai depth invariant indeks yang dimana nilai tersebut dapat membedakan objek pada dasar perairan, sehingga diketahui tutupan karang yang diuji menurut PERKA BIG(2014) keakuratannya dengan metode Stop and Go untuk memantau obyek dasar perairan secara cepat dan dapat digunakan untuk validasi maupun pengumpulan data ekologi. Hasil penelitian menunjukan bahwa data hasil pengolahan citra memiliki tingkat ketelitian peta untuk Pulau Menjangan Besar dan Menjangan Kecil sebesar 77,78% sedangkan tingkat ketelitian peta untuk Pulau Karimunjawa dan Kemujang sebesar 72,23%. Dan dari data yang diolah diketahui untuk tutupan terumbu karang secara umum mengalami kenaikan dari tahun 2014 hingga tahun 2018, untuk Pulau Karimunjawa dan Kemujan mengalami kenaikan sebesar 17,4% untuk Pulau Menjangan Besar dan Menjangan Kecil hanya mengalami sedikit kenaikan sebesar 0,27% dan untuk Pulau Bunaken mengalami kenaikan sebesar 9,1%. Dan ada satu pulaua yang diolah mengalami penurunan yaitu Pulau Bunaken sebesar 4,5%. Kata kunci: Terumbu Karang, Penginderaan Jauh, Metode Algoritma Lyzenga, Metode Stop and Go I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Indonesia adalah negara yang memiliki lautan yang sangat luas, diperkirakan 70% luasan Indonesia hampir ditutupi oleh lautan. LIPI merilis data terbaru status kondisi terumbu karang Indonesia pada 2017. Hasil pengamatan terbaru ini menunjukkan kondisi terumbu karang di perairan Indonesia perlu diwaspadai. Untuk menjaga kondisi terumbu karang maka dapat dilakukan berbagai upaya konservasi. Untuk melakukan upaya konservasi terumbu karang salah satunya adalah pemantauan dengan menggunakan data penginderaan jauh. Selain praktis dan ekonomis data penginderaan jauh memiliki kelebihan yaitu dapat memantau dengan jarak pandang yang luas. Selama ini penelitian tentang terumbu karang menggunakan sistem penginderaan jauh memang tidak jarang dilakukan, tetapi biasanya data-data yang telah diolah tersebut hanya sebatas disimpan secara pribadi tanpa adanya sebuah wadah yang dapat menyimpan data tersebut secara Sistem Informasi. 1.2 Rumusan Masalah Program Studi Jaringan Telekomunikasi Digital ~ Politeknik Negeri Malang 13
Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan diatas tersebut maka didapat rumusan masalah sebagai berikut : 1. Bagaimana cara mengubah data citra satelit menjadi data dan gambar yang mudah dipahami oleh pengguna? 2. Bagaimana sistem yang dibuat dapat menampilkan data citra yang telah diolah dari tahun 2013 hingga tahun 2018? 3. Bagaimana sistem dapat memberi rekomendasi tentang upaya yang dapat dilakukan berdasarkan hasil analisa luasan terumbu karang yang telah diperoleh? 1.3 Tujuan Penelitian Tujuan penelitian skripsi ini adalah sebagai berikut 1. Memahami proses pengolahan citra satelit untuk mendeteksi sebaran terumbu karang yang mudah dipahami oleh pengguna 2. Mengetahui perubahan dari tahun 2013 sampai 2018 untuk sebaran terumbu karang dari data hasil citra yang telah diolah 3. Dapat membuat sistem yang bisa memberikan informasi kepada masyarakat luas tentang data hasil data sebaran terumbu karang 4. Dapat memberikan rekomendasi tentang upaya yang dapat dilakukan berdasarkan kondisi hasil data pengolahan sebaran terumbu karang perbaikan data perekaman. Untuk menghilangkan noise tersebut dapat digunakan koreksi radiometrik Top of Atmosfer (ToA). Koreksi ToA merupakan perbaikan akibat distorsi radiometrik yang disebabkan oleh posisi matahari. = ' / (cos(z)) = ' / (sin(e)) dimana: = ToA reflektansi E = sun elevation Z = sudut zenith matahari, Z = 90 - E 2.4 Karakteristik Satelit Landsat Landsat merupakan satelit bumi yang telah lama beroperasi untuk melakukan perekaman semua objek yang ada di bumi. Landsat Data Continuity Mission (LDCM) atau dikenal juga dengan nama Landsat 8 merupakan satelit generasi terbaru dari Program Landsat. Satelit ini merupakan project gabungan antara USGS dan NASA beserta NASA Goddard Space Flight Center dan diluncurkan pada hari Senin, 11 Februari 2013 di Pangkalan Angkatan Udara Vandeberg, California Amerika Serikat. Tabel 2.1 berikut ini merupakan daftar spesifikasi setiap kanal pada Landsat 8. Tabel 2.1 Spesifikasi Sensor Landsat 8 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengolahan Citra Pengolahan citra (image Processing) merupakan proses mengolah piksel-piksel di dalam citra digital untuk tujuan tertentu. Pada awalnya pengolahan citra ini dilakukan untuk memperbaiki kualitas citra, namun dengan berkembangnya dunia komputasi yang ditandai dengan semakin meningkatnya kapasitas dan kecepatan proses komputer serta munculnya ilmuilmu komputasi yang memungkinkan manusia dapat mengambil informasi dari suatu citra. 2.2 Penginderaan jauh Penginderaan jauh merupakan suatu ilmu atau teknologi untuk memperoleh informasi atau fenomena alam melalui analisis suatu data yang diperoleh dari hasil rekaman objek, daerah, atau fenomena yang dikaji. Perekaman atau pengumpulan data penginderaaan jauh (sensor) yang dipasang pada pesawat terbang atau satelit. 2.3 Koreksi Radiometrik Koreksi geometrik dan radiometrik adalah koreksi data citra satelit yang terfokus pada Sumber : NASA (2013) dan http://terra-image.com/bandlandsat/ 2.5 Algoritma Lyzenga Tranformasi algoritma Lyzenga adalah suatu rumus untuk menghasilkan nilai depth invariant indeks yang dimana nilai tersebut dapat membedakan objek pada dasar perairan. Berikut rumus Lyzenga (Arif, 2013) : ln1)/kj ln2) Program Studi Jaringan Telekomunikasi Digital ~ Politeknik Negeri Malang 14
Keterangan : Y = citra hasil ekstrasi dasar perairan TM1 = nilai digital kanal 1 (Landsat TM) TM2 = nilai digital kanal 2 Landsat TM ki/kj = nilai koefisien atenuasi Dan untuk perancangan aplikasi tersebut untuk memperoleh data yang akurat dan untuk mempermudah pembuatan sistem dibuat flowchart perencanaan sistem yang digambarkan pada Gambar 3.3 dibawah Dimana, nilai ki/kj didapatkan dari rumus ki/kj = + 1) Dan nilai a sendiri di dapat dari rumus = 1 2) / 2 1 2) Keterangan : Var = nilai ragam dari nilai digital Covar = nilai koefisien keragaman dari nilai digital. 2.6 Metode Stop and Go Metode Stop and Go digunakan untuk memantau obyek dasar perairan secara cepat dan dapat digunakan untuk validasi maupun pengumpulan data ekologi. Untuk mengetahui seberapa akurat hasil klasifikasi citra yang telah dilakukan, uji akurasi dilakukan melalui matriks kesalahan (error matrix), untuk bisa melaksanakan itu diperlukan dua data yakni: image hasil klasifikasi yang akan diuji akurasinya dan data lapangan (ground truth data) sebagai referensi. Gambar 3.2 Flowchart Sistem 3.2 Mengunduh Data Citra START 2.7 Persentase Luasan TutupanTerumbu Karang Untuk mengetahui prosentase tutupan terumbu karang maka data yang digunakan adalah data karang hidup dibandingkan dengan data keseluruhan. Cara menghitung tutupan terumbu karang sebagai berikut BUKA https://earthexplorer.usgs.gov/ MEMILIKI AKUN LOGIN INPUT SEARCH CRITERIA INPUT DATA SETS REGISTRASI Kriteria prosentase tutupan terumbu karang mengacu pada Keputusan Menteri tentang kriteria baku kerusakan terumbu karang dengan kategori hasil akhir dari pengolahan data (persen tutupan karang) dapat dikelompokkan ke dalam 4 (empat) kategori seperti yang tersaji dalam Tabel 2.2. Tabel 2.2 Kriteria Hasil Kerusakan Terumbu Karang PILIH RESULTS GAMBAR JERNIH DOWNLOAD KELENGKAPAN DATA DATA CITRA END LENGKAP LENGKAP Gambar 3.4 Flowchart Mengunduh Data Citra 3.3 Koreksi Radiometrik Sumber : Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup No. 4 Tahun 2001 III. METODE PENELITIAN 3.1 Flowchart Sistem Program Studi Jaringan Telekomunikasi Digital ~ Politeknik Negeri Malang 15
START METADATA DAERAH CARI REFLECTANCE_MULT_BAND CARI REFLECTANCE_ADD_BAND HITUNG SIN DARI SUN ELEVATION BUKA CROPPING.ers INPUT BAND n, n=1 MASUKKAN FORMULA n <= 7 n = n+1 SAVE.ers BERHASIL REFLEKTAN.ers Sesuai dengan peraturan ketua Badan Informasi Geospasial nomor 8 tahun 2014 tetang pedoman teknis dan pengolahan data geospasial habitat dasar pengolahan perairan dangkal. Survey lapang (Ground check) dilaksanakan pada tanggal 15 Mei 2018 sampai 18 Mei 2018 kemudian untuk data citra satelit pengolahan terumbu karang pada tahun terakhir yang divalidasi adalah pada pengambilan bulan April 2018. Berikut merupakan penentuan titik lokasi untuk peta validasi pemetaan terumbu karang dengan menggunakan metode Random sampling. Tabel 4.1 Hasil Uji Akurasi Pulau Menjangan Gambar 3.7 Flowchart Radiometrik 3.4 Mencari Nilai Ki/Kj START END REFLEKTAN.ers ATUR BAND RGB MEMBUAT RASTER DAERAH RASTER >=30 CALCULATE STATISTICS SAVE MEANS SUMMARY REPORT Tabel 4.2 Hasil Uji Akurasi Pulau Karimunjawa dan Kemujang BERHASIL MEANS SUMMARY REPORT BUKA FILE DENGAN EXCEL HITUNG NILAI VAR, COVAR, a dan Ki/Kj NILAI Ki/Kj Gambar 3.8 Flowchart Mencari Ki/Kj 3.5 Transformasi Algoritma Lyzenga END START REFLEKTAN.ers RUMUS DARATAN LAUTAN NILAI Ki/Kj RUMUS LYZENGA ATUR TRANSFORM Pada dua tabel di atas dapat diperoleh nilai akurasi adalah 77,78% dan 72,23 % yang artinya peta memenuhi batas dari standar tingkat keakuratan yaitu sebesar 70%. 4.2 Hasil Pengolahan Data Dari data yang telah diolah didapat informasi tentang luasan sebagai berikut Tabel 4.3 Perkiraan Luasan Perkiraan Luasan Pulau Menjangan Besar dan Menjangan Kecil (dalam ) JELAS SAVE.ers BERHASIL LYZENGA.ers END Gambar 3.9 Flowchart Transformasi Algoritma Lyzenga IV. PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Uji Akurasi Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa Luasan Pulau Menjangan Besar dan Menjangan Kecil dari tahun 2014 hingga tahun 2018 mengalami peningkatan sebesar 420300 meskipun sempat ada penurunan pada tahun 2016. Program Studi Jaringan Telekomunikasi Digital ~ Politeknik Negeri Malang 16
Tabel 4.4 Perkiraan Luasan Pulau Karimunjawa dan Pulau Kemujan (dalam ) Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa Luasan Pulau Karimunjawa dan Pulau Kemujan dari tahun 2014 hingga tahun 2018 mengalami peningkatan sebesar 2018300.83. Dari data diatas luasan paling besar berada pada tahun 2016 dengan luas 25567708.25. Tabel 4.4 Perkiraan Luasan Pulau Sempu (dalam ) selama 5 tahun tetap masuk kedalam kategori Rusak Sedang meskipun tutupannya mengalami kenaikan sebesar 0,27%. Selanjutnya untuk Pulau Sempu sama seperti Pulau Karimunjawa yaitu mengalami perubahan kategori yang selama 4 tahun kedalam kategori Rusak Sedang, pada tahun terakhir berubah menjadi Baik. Dan yang terakhir untuk Pulau Bunaken meskipun ada kenaikan dan penurunan namun masih masuk kedalam kategori Rusak Sedang. 4.3 Pemberian Keputusan Setelah kita ketahui terumbu karang di daerah tersebut tergolong dalam kriteria apa maka kita memberikan rekomendasi upaya yang dapat dilakukan dalam manjaga keadaan terumbu karang sesuai dengan tabel berikut Tabel 4.5 Aturan rekomendasi Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa Luasan Pulau Sempu dari tahun 2014 hingga tahun 2018 mengalami penurunan sebesar 182150.6499. Dari data diatas luasan paling besar berada pada tahun 2017 dengan luas 1364496.236. Tabel 4.4 Perkiraan Luasan Pulau Bunaken (dalam ) Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa Luasan Pulau Bunaken dari tahun 2014 hingga tahun 2018 mengalami penurunan sebesar 1535057.367 meskipun tiap tahunnya ada luasan yang mengalami peningkatan tapi ada juga yang mengalami pengurangan. Tabel 4.5 Perubahan Luasan (dalam %) 4.4 Alamat Website Gambar 4.26 Alamat Website Agar dapat mengunjungi dan mendpatkan informasi website yang telah dibuat, 4.5 Tampilan Website Dari grafik diatas dapat dilihat bahwa tutupan terumbu karang secara umum mengalami kenaikan dari tahun 2014 hingga tahun 2018 kecuali untuk Pulau Bunaken mengalami penurunan sebesar 4,5%. Untuk Pulau Karimunjawa dari tahun 2014 sampai 2017 berada pada kategori Rusak Sedang. Untuk tahun 2018 mengalami perubahan kategori menjadi Baik. Sedangkan untuk Pulau Menjangan Gambar 4.2 Title Website Program Studi Jaringan Telekomunikasi Digital ~ Politeknik Negeri Malang 17
Gambar 4.3 Header Website Gambar 4.6 ProjectWebsite 4.6 Halaman Management Admin Gambar diatas adalah menu-menu yang ada pada halaman admin dimana admin dapat melakukan create atau edit layanan informasi yang ada pada website. V. PENUTUP 5.1. Kesimpulan Dari hasil perancangan dan pengujian uang sudah dilakukan maka dapat disimpulkan sebagai berikut : 1. Cara mengubah data citra satelit menjadi data dan gambar oleh pengguna yaitu dengan melakukan pengolahan citra, pertama dengan menggunakan teknik penajaman citra yaitu dengan Rumus Radiometrik dan Algoritma Lyzenga.. dan setelah itu dilakukan Interprestasi Citra. Dan agar lebih mudah dipahami pengguna maka dilakukan Editing dan Penataan Layout. 2. Sistem yang dibuat untuk menampilkan data citra yang telah diolah yaitu dengan membuat sebuah website menggunaan framework Laravel dengan bahasa PHP, selain itu sistem dapat digunakan sebagai wadah menyimpan dan menyalurkan ke khalayak umum. 3. Sistem dapat memberikan rekomendasi tentang upaya yang dapat dilakukan menurut hasil yang diolah dengan cara menghitung tutupan karang di daerah tersebut. Setelah diketahui jumlah tutupan, maka dikategorikan sesuai aturan dan diberikan rule sesuai kategorinya. 4. Website dapat dijalankan sesuai perencanaan dan keakuratan peta yang telah diolah berada diatas 70% 5. Perkiraan luasan terumbu karang untuk Pulau Menjangan Besar dan Menjangan Kecil pada tahun 2017 dan 2018 ada yang mengalami penurunan, namun ada yang mengalami peningkatan. Secara umum pada daerah tersebut di dominasi oleh pasir dan menurut pengolahan ini pada tahun tersebut berstatus Rusak Sedang. 5.2. Saran Rancangan yang telah dibuat ini masih perlu adanya perbaikan atau pengembangan agar lebih baik lagi, diantaranya 1. Proses pengolahan data citra satelit untuk sebaran terumbu karang diperlukan ketelitian dalam penentuan region-region, dengan mendapat ketelitian yang lebih homogen. 2. Dapat menggunaan citra satelit dengan resolusi yang lebih tinggi 3. Dapat membuat pengolahan terumbu karang dengan aplikasi maupun bahasa pemrograman yang lain 4. Dapat lebih dirincikan lagi upaya-upaya pencegahan yang dapat dilakukan DAFTAR PUSTAKA Addi Wafa. 2015. Pemetaan Daerah Rawan Longsor Berbasis GIS di Kota Batu. Skripsi Tidak Dipublikasikan. Malang : Politeknik Negeri Malang. Agung Setyo Mukti. 2016. Analisis Perubahan Luasan Terumbu Karang dan Kondisi Lingkungan di Perairan Pulau Karimunjawa dan Pulau Kemujan Taman Nasional Karimunjawa. Skripsi Tidak Dipublikasikan. Malang : Universitas Brawijaya. Anita Kusuma Wardhani. 2016. Analisis Perubahan Luasan Tutupan Karang dan Faktor yang Mempengaruhi di Perairan Menjangan Besar dan Menjangan Kecil, Taman Nasional Karimunjawa. Skripsi Tidak Dipublikasikan. Malang : Universitas Brawijaya. Dahuri, R., J. Rais., S. Ginting., dan M.J. Sitepu, 2001. Pengelolaan Sumber Daya Pesisir dan Lautan Secara Terpadu, Pradnya Paramita, Jakarta Dr. Ir. Guntur, M.S., Dita Prasetyo, Wawan. 2012. Pemetaan Terumbu Karang. Bogor : Ghalia Indonesia. Lyzenga, R.D. 1978. Shallow Water Bathymetri Using Combined Lidar and Passive Multispectral. Scanner Data. Int. J. Remote Sensing. M. Ghufron H. Kordi K. 2010. Ekosistem Terumbu Karang. Jakarta : Rineka Cipta. NASA. 2013. Landsat Data Continuity Missi on.http:// www.nasa.gov. Diakses pada 5 Febuari 2018. Program Studi Jaringan Telekomunikasi Digital ~ Politeknik Negeri Malang 18
Prayuda, Bayu. 2014. Pemetaan Habitat Dasar Perairan Laut Dangkal. Jakarta : LIPI. Taufik Rivai Irkhami. 2016. Studi Perubahan Luasan Terumbu Karang dengan Menggunakan Data Penginderaan Jauh di Perairan Pulau Pramuka Kepulauan Seribu, Jakarta. Skripsi Tidak Dipublikasikan. Malang : Universitas Brawijaya Program Studi Jaringan Telekomunikasi Digital ~ Politeknik Negeri Malang 19